Как и обещал выкладываю описание своего алгоритма оценки проскальзывания. Для оценки проскальзывания за какую-то дату алгоритм изпользует список всех сделок за эту дату. Далее список разбивается на up- и down-кластеры (мое определение: up/down-кластер – это такая последовательность сделок где знак изменения цены одинаков или равен нулю. В up-кластере все измениеня цен положительны или равны нулю, в down-кластере все измениеня цен отруцательны или равны нулю). Таким образом получается чередующаяся последовательность up- и down-кластеров. Упрощенно можно предположить, что в down-кластере более активные продавцы продают «в рынок», совершая сделки по бидам, соответственно в up-кластере покупают по оферам. Таким образом при завершении down- и начала up-кластера мы имеем бид (последняя сделка down-кластера) и офер (первая сделка up-кластера). Первое слагаемое (S1) проскальзывания считаю по этим ценам и усредняю их за день.Расчитываю отдельно средневзвешенную цену up- и down-кластеров. Второе слагаемое (S2) проскальзывания считаю относительно этих цен. Однако этот метод хорош только в том случае если нет сильного внутридневного тренда. Особенно ярко это видно в случае падающего тренда – тогда средневзвешенная цена покупки становится меньше средневзвешенной цены продажи и проскальзывание становится отрицательным. В случае если S2 положительное, то проскальзывание – это S0=(S1+S2)/2, если S2<0, то S0=S1. Окончательно проскальзывание я считаю как 100-периодную экспонентациальную скользящую среднюю от S0.
Также я считаю среднее время жизни кластера (по времени первой и последной сделки в кластере) и эластичность бумаги (по ценам первой и последней сделки в кластере и по объему кластера).

В таблицах приведены приведены эластичность, проскальзывание и время жизни кластера для некоторых бумаг..